基于复杂系统方法的慢性胃炎中医问诊证候建模研究

发布时间：2017-04-02 19:16

  本文关键词：基于复杂系统方法的慢性胃炎中医问诊证候建模研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：中医问诊是医生根据询问得到的症状信息进行辨证分析,这种主要靠医生个人判断的诊断过程存在着很大的主观性,诊断方式难以让人信服,中医问诊客观化的研究显得尤为迫切。中医问诊的整体性、非线性、动态性符合复杂系统的特征,本文应用复杂系统建模方法针对慢性胃炎中医问诊数据进行分析建模做了以下工作： 1.为了消除不相关和冗余的症状,首先应用互信息和粗糙集结合的特征选择方法挑选出与每个证型相关的症状群,选出的症状群与中医理论描述的主要症状吻合。 2.采用复杂网络划分方法对中医问诊中的症状群进行子系统划分,挖掘症状和证型之间、症状与症状之间的关系。划分的结果基本和慢性胃炎证型的病位和病性等证候要素吻合。 3.使用概率图模型来对中医问诊复杂系统进行建模分析。概率图模型很好的描述了复杂系统的欠规则因果关系。本文应用概率图模型构建慢性胃炎中医辨证多标记学习模型,其平均准确率达到82.5%,分类性能好于多数现有的多标记分类器。 4.开发了基于VS2005平台和Access数据库的中医问诊信息采集和辅助辨证系统,设计过程充分考虑人机工程学,将信息量巨大的中医问诊信息进行合理组织,分块采集,最终得到了用户体验满意的软件系统。该系统具体实现了几个功能：患者问诊信息的采集,数据转存,病历显示和辅助辨证。
【关键词】：中医问诊 慢性胃炎 复杂系统 概率图模型 多标记学习
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R241.2;O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 引言10-21
• 1.1 课题背景及来源10-13
• 1.2 课题研究意义和应用前景13
• 1.3 国内外研究现状13-19
• 1.3.1 中医复杂系统证候建模的研究现状14-15
• 1.3.2 隐树模型结构学习15-16
• 1.3.3 复杂网络划分16-18
• 1.3.4 隐节点势学习与聚类算法模型选择及评分标准18-19
• 1.4 本文工作与章节安排19-21
• 第二章 基于特征选择的慢性胃炎中医问诊数据分析21-40
• 2.1 慢性胃炎中医问诊数据21-22
• 2.2 特征选择方法简介22-26
• 2.2.1 特征选择方法搜索策略23-24
• 2.2.2 特征选择方法评价准则24-25
• 2.2.3 停止条件25
• 2.2.4 结果验证25-26
• 2.3 互信息特征选择方法26
• 2.4 粗糙集中决策系统属性约简26-29
• 2.4.1 粗糙集基本概念27-28
• 2.4.2 粗糙集属性约简算法28-29
• 2.5 慢性胃炎中医证型相关的症状群选择29-39
• 2.5.1 脾胃湿热证型相关症状群挑选30-31
• 2.5.2 湿浊中阻证型相关症状群挑选31-33
• 2.5.3 脾胃气虚证型相关症状群挑选33-34
• 2.5.4 脾胃虚寒证型相关症状群挑选34-36
• 2.5.5 肝气郁滞证型相关症状群挑选36-38
• 2.5.6 肝胃郁热证型相关症状群挑选38-39
• 2.6 本章小结39-40
• 第三章 复杂系统划分及其在中医证候建模中的应用40-65
• 3.1 复杂网络的发展40-42
• 3.2 复杂网络社团划分42-48
• 3.2.1 Kernighan-Lin算法43-44
• 3.2.2 谱图划分方法44-45
• 3.2.3 基于NG模块度划分方法45-46
• 3.2.4 分裂算法46
• 3.2.5 凝聚算法46-47
• 3.2.6 派系过滤算法47-48
• 3.3 复杂系统中节点之间的关联度与相关性矩阵48-50
• 3.3.1 相关系数法48-49
• 3.3.2 基于熵的互信息49
• 3.3.3 中医辨证复杂系统中的关联度问题49-50
• 3.4 基于复杂网络划分方法的慢性胃炎中医症状群划分50-63
• 3.4.1 总体症状的社团划分50-55
• 3.4.2 针对每个证型的复杂网络划分分析55-63
• 3.5 本章小结63-65
• 第四章 基于多标记学习与概率图模型的中医辨证模型建立65-83
• 4.1 多标记学习相关概念65-69
• 4.1.1 多标记学习的基本概念65-66
• 4.1.2 多标记学习算法总结66-68
• 4.1.3 多标记学习评价方法68-69
• 4.2 概率图模型69-72
• 4.2.1 有向图模型70-71
• 4.2.2 无向图模型71-72
• 4.3 图模型与中医辨证72-74
• 4.4 有向有环图模型74-76
• 4.4.1 节点势的表示74
• 4.4.2 马尔科夫独立性74-75
• 4.4.3 有向有环图模型推理及模型求解75-76
• 4.5 概率图模型在中医问诊客观化中的实验76-81
• 4.5.1 无向边扩展朴素贝叶斯底层结构比较77-78
• 4.5.2 DCG模型特征边的构造实验78-79
• 4.5.3 不同特征选择方法的分类结果比较79-80
• 4.5.4 有向有环图模型中医问诊多标记分类实验80-81
• 4.6 本章小结81-83
• 第五章 慢性胃炎中医问诊信息采集与评估系统83-93
• 5.1 软件平台介绍83-85
• 5.1.1 浅谈面向对象的程序设计83-84
• 5.1.2 编程语言C++介绍84-85
• 5.2 慢性胃炎中医问诊软件设计85-92
• 5.2.1 系统整体架构85-86
• 5.2.2 采集界面设计86-88
• 5.2.3 数据库模块设计88-89
• 5.2.4 智能辨证模块89-91
• 5.2.5 系统测试与评价91-92
• 5.3 本章小结92-93
• 第六章 总结与展望93-95
• 6.1 本文工作总结93-94
• 6.2 研究的前景94-95
• 参考文献95-103
• 致谢103-104
• 发表论文104

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：283032